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物流管理和管理：怎么样 - Zenodo
后勤和监督司负责管理物资、办公设备和用品的库存，开展管理和维护工作，以及管理各部委的动产和不动产以及设备（2015 年 12 月 28 日第 15/043 号法令）。该部门以数字化和优化为基础的组织结构对于实现实施标准指令的目标具有重要意义。但在组织物流活动方面，该部各部门与物流和监督司之间缺乏协作。因此，整个部内的后勤需求管理普遍处于无计划、无控制的状态。本文的目的是建立一种机制，加强该部各部门与后勤和监察司之间的协作，改善实时沟通，以便在转向计划预算后更好地支持该部的各项活动并履行成果义务。
一种检测圆锥交叉点的混合量子算法
圆锥交叉点是分子汉密尔顿量的势能表面之间的拓扑保护交叉点，在光异构化和非辐射弛豫等化学过程中起着重要作用。它们以非零 Berry 相为特征，Berry 相是定义在原子坐标空间中一条闭路径上的拓扑变量，当路径绕过交叉流形时取π值。在本文中，我们表明，对于真实的分子汉密尔顿量，Berry 相可以通过沿所选路径追踪变分假设的局部最优值并用无控制的 Hadamard 检验估计初态和终态之间的重叠来获得。此外，通过将路径离散化为 N 个点，我们可以使用 N 个单独的 Newton-Raphson 步骤来非变分地更新我们的状态。最后，由于 Berry 相只能取两个离散值（0 或 π），因此即使累积误差受常数限制，我们的程序也能成功；这使我们能够限制总采样成本并轻松验证程序的成功。我们用数字方式证明了我们的算法在甲醛亚胺分子（H 2 C––NH）的小玩具模型上的应用。
低阻力艾哈迈德体的人工智能控制......
本研究提出了一种机器学习或人工智能 (AI) 控制低阻力 Ahmed 体的方法，其后倾角 ϕ = 35°，旨在找到有效减阻 (DR) 的策略。根据机身横截面积的平方根，所研究的雷诺数 Re 为 1.7 × 10 5。控制系统包括五个独立操作的稳定微喷射阵列，沿后窗和垂直底座的边缘吹出，车身尾部的二十六个压力抽头，以及一个基于蚁群算法的控制器，用于无监督学习近乎最优的控制律。成本函数的设计同时考虑了 DR 和控制功率输入。AI 控制的学习过程发现强迫产生高达 18 % 的 DR，相当于阻力系数降低 0.06，大大超过了之前报道的这种机身的任何 DR。此外，发现的强迫因素可能提供替代解决方案，即在 DR 略微牺牲的情况下大幅提高控制效率。在有控制和无控制的情况下进行的大量流量测量表明，车身周围的流动结构发生了显著变化，例如后窗上的流动分离、再循环气泡和 C 柱涡流，这些都与窗户和底座上的压力上升有关。揭示了 DR 的物理机制，以及在最佳控制或最大 DR 下改变的流动结构的概念模型。进一步将该机制与最高控制效率下的机制进行了比较。
双歧杆菌的2-五链霉素代谢促进共培养的乳酸菌生长
摘要：母乳喂养被认为是婴儿营养中的黄金标准，这不仅是因为母乳的内在营养益处，而且还因为不同生物活性组合（例如2-氟二氟霉素（2'FL））在母亲的牛奶中的含量高。它促进了其两个主要消费者Bi Fibacterium longum SSP的增长。iftantis和双杆菌双胞胎，但对婴儿微生物群的其他肠道微生物的影响仍未完全理解。pH无控制的粪便培养物，鉴定为“快速2'FL-degrader”微生物型表型，用于分离2'FL相关的微生物。使用特异性选择剂的使用允许B.b。IPLA20048和Gasseri IPLA2L20136成功隔离。2'FL消耗及其部分的特征表明，当两种微生物一起生长时，在2'FL消耗后的生长，pH下降和乳酸产生更为明显。结果表明，BIFUM IPLA20048和L. gasseri IPLA2L20136之间的关联，其中L. gasseri能够通过B. bifium B. bifium水解2'FL后从乳糖部分中使用半乳糖。在与乳酸杆菌共同培养中，对两组两组双杆菌（n = 38）的额外筛选（n = 38），快速降低了2'FL的降级器，基于从双杆菌2'FL BREAKEND中释放的降解产物的潜在交叉喂养机制。我们的工作表明，这种现象在婴儿肠道中可能广泛存在于乳酸杆菌和双杆菌中。需要进行更多的研究，以破译如何降解2'FL和其他人乳寡糖的能力如何影响新生儿中的微生物群建立以及成人生活中微生物群的演变。